Was ist der Unterschied zwischen KI und Machine Learning?
Ich lese immer wieder von KI und Machine Learning, aber was genau unterscheidet die beiden Begriffe wirklich voneinander?
2 Antworten
"KI" ist die "Oberkategorie", allerdings heißt das nicht, dass da auch wirklich etwas intelligent ist. Viel eher meint es das zugrundeliegende Ziel, nur dass wir davon noch weit entfernt sind.
Machine Learning ist eine Kategorie von Technologien/Konzepten, die darauf abzielen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und darauf zu reagieren.
Large Language Models (LLMs) sind Modelle, die mit Hilfe von Machine Learning darauf trainiert werden, Text-Antworten zu "erraten" - und das können sie auch sehr gut. GPT ist so ein LLM.
Wer könnte mehr darüber wissen als ChatGPT:
Der Unterschied zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) liegt vor allem in der Breite und Spezialisierung der Konzepte:
1. Künstliche Intelligenz (KI)- Definition: KI ist ein Oberbegriff für alle Systeme, die menschenähnliche Intelligenz zeigen oder Aufgaben lösen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
- Ziel: Maschinen sollen denken, lernen, planen, Probleme lösen, Sprache verstehen oder Entscheidungen treffen können.
- Beispiele: Sprachassistenten (Siri, Alexa), Schachcomputer, selbstfahrende Autos, Bildanalyse.
- Umfang: KI umfasst viele Methoden – klassische Regel-basierte Systeme, Machine Learning, Deep Learning usw.
- Definition: ML ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen Muster in Daten erkennen und daraus lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
- Ziel: Das System verbessert seine Leistung automatisch, je mehr Daten es bekommt.
- Beispiele: Empfehlungssysteme (Netflix, Amazon), Spam-Filter, Gesichtserkennung, Vorhersagen von Aktienkursen.
- Charakteristik: ML setzt stark auf Daten und Statistik, weniger auf feste Regeln.
Kurz gesagt:
- KI = das große Ziel: Maschinen intelligent machen.
- ML = eine Methode, wie Maschinen dieses Ziel erreichen können, indem sie aus Daten lernen.